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特征选择和分类算法是网页文本聚类中最关键的技术。提出对网页文本提取特征值后,利用潜在语义索引对网页文本降维,采用支持向量聚类(SVC)算法对降维后的特征向量进行聚类,以此进行文本分类。实验结果显示具有较好的效果。
融合LSI和支持向量聚类的网页文本分类算法
【摘 要】
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特征选择和分类算法是网页文本聚类中最关键的技术。提出对网页文本提取特征值后,利用潜在语义索引对网页文本降维,采用支持向量聚类(SVC)算法对降维后的特征向量进行聚类,以此进行文本分类。实验结果显示具有较好的效果。
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南大学计算机与通信学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2009年12期
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